当自动驾驶行业从“野蛮生长”迈入“精耕细作”的深水区，每一家玩家都在面临“进化或淘汰”的生死抉择。曾诞生于现代汽车与安波福40亿美元合资项目的Motional，在经历股权更迭、裁员收缩的阵痛后，终于在2026年初抛出了最后的筹码——以AI基础模型重构自动驾驶系统，重启Robotaxi商业化进程，并立下“年底在拉斯维加斯落地全无人商业服务”的军令状。
这不仅是一家头部自动驾驶公司的战略转向，更折射出AI浪潮下，全球L4级自动驾驶技术路线的集体重构。
高光到困境：合资巨头的生死十字路口
时间回到2020年，Motional的诞生自带光环。现代汽车集团与安波福各持50%股权，前者注入雄厚资本，后者输出成熟的自动驾驶技术与研发团队，目标直指SAE Level 4完全自动驾驶的商业化。成立初期，Motional确实交出过亮眼成绩单：完成首次横跨美国的自动驾驶，落地全球首个Robotaxi试点项目，在拉斯维加斯与Lyft合作的服务累计完成超10万次公共乘坐，成为行业公认的Robotaxi领域领军者。
但光环之下，行业共性的成本压力与技术瓶颈逐渐显现。2022年底，Motional首次启动裁员调整资源分配；2024年，因错过与Lyft的无人服务 deadlines，安波福退出财务支持，现代汽车不得不追加10亿美元投资，将持股比例提升至66.8%成为控股方。更严峻的是，截至2024年5月，经过多轮裁员，公司员工规模从巅峰时期的1400人锐减至不足600人，较2022年的1500人规模近乎“腰斩”。
彼时的Motional站在了十字路口：是继续坚守传统规则驱动的技术路线，在成本与场景适配的死循环中消耗；还是拥抱AI革命，重构技术底座？Motional选择了后者——暂停所有商业活动，以退为进开启技术重构。正如公司总裁兼CEO劳拉·梅杰所言：“放慢步伐，是为了更快地前进。”
“碎片化模型”到“端到端架构”的变化
Motional的转型并非从零开始，而是对现有技术体系的颠覆性重构。在此之前，其自动驾驶系统采用的是行业主流的“碎片化”方案：用独立的机器学习模型处理感知、追踪、语义推理等单一任务，其余操作则依赖规则驱动程序。这种架构虽能保证基础安全，但形成的复杂网状结构，导致系统在应对新城市、新场景时适配成本极高，也难以实现规模化平价部署。
而AI基础模型的爆发，为这一困境提供了破局思路。原本为自然语言处理设计的Transformer架构，开始向机器人、自动驾驶等实体AI系统渗透，其强大的泛化能力与推理能力，让自动驾驶的“端到端”解决方案成为可能。Motional的转型核心，正是将这些碎片化的小模型整合进单一主干网络，构建端到端的AI驱动架构，同时保留部分小模型的灵活性，实现“兼顾泛化能力与场景适配效率”的双重优势。
这一架构的优势在实际场景中已初现端倪。TechCrunch记者在拉斯维加斯的30分钟实测中发现，搭载新系统的现代Ioniq 5 Robotaxi，已能自主应对拉斯维加斯大道至阿里亚酒店上下车区的复杂场景——在人流、车辆混杂的区域灵活变道、避让停车出租车，而这些区域在过去需要人类安全操作员接管。尽管系统仍有不足，比如绕开双排停放货车时耗时较长，车内乘客交互图形尚在开发中，但相较于此前无法覆盖停车场、酒店接送点的旧系统，已是质的飞跃。
行业浪潮中的2026年生死竞速
Motional的AI转型，恰逢全球自动驾驶行业的“范式转换期”。2026年初的CES展上，芯片巨头英伟达推出Alpamayo系列AI模型与Rubin平台，通过100亿参数的视觉语言行动模型赋予自动驾驶车辆“逻辑推理能力”，并联合优步等伙伴推进2027年L4 Robotaxi测试，直接将行业竞争推向高阶。
在这样的背景下，Motional的2026年商业化目标显得尤为关键。按照规划，公司已向内部员工开放带安全操作员的Robotaxi服务，计划2026年晚些时候联合某网约车合作伙伴（其与Lyft、Uber均有既有合作）向公众开放，年底前实现人类操作员撤出，正式启动全无人商业服务。这一时间表背后，离不开控股方现代汽车的持续加码——不仅累计投入超20亿美元，还在2025年与俄罗斯Avride合作投放Ioniq 5自动驾驶网约车，并洽谈与小鹏汽车的合作，构建全球自动驾驶技术网络。
对Motional而言，拉斯维加斯的商业落地不仅是技术验证，更是生存之战。若能如期实现全无人服务，将成为其吸引更多合作伙伴、摊薄研发成本的关键筹码；而从长远来看，正如梅杰所言，Robotaxi只是第一步，其最终目标是将L4系统集成到个人汽车中，成为整车厂的核心技术供应商——这也是所有自动驾驶企业的终极竞技场。
AI能否改写终局？
从合资巨头到AI转型的“孤勇者”，Motional的历程浓缩了自动驾驶行业的十年沉浮。在技术路线从“规则驱动”全面转向“AI驱动”的今天，Motional的端到端架构能否跑通商业化，2026年底的拉斯维加斯将给出关键答案。
值得注意的是，AI并非万能解药。如何平衡模型泛化能力与落地安全性，如何控制AI大模型的算力成本，如何应对不同城市的监管与场景差异，仍是Motional需要跨越的鸿沟。但可以肯定的是，在自动驾驶的“终局之战”中，只有真正掌握AI核心能力、实现技术与商业平衡的玩家，才能笑到最后。而Motional的每一步尝试，都在为行业探索着可行的方向。
2026年的拉斯维加斯，将不仅是赌城，更是自动驾驶行业的“试炼场”。Motional的AI重构之路，才刚刚开始。
本文来自微信公众号“山自”，作者：Rayking629，36氪经授权发布。
